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小红书
AI native应用-后端开发工程师
立即应聘

AI native应用-后端开发工程师

发布于 大约 12 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
分布式系统
数据库
容器化
后端架构
Ai Coding

AI 估算 · 35k–65k

AI风口叠加小红书大厂背景,后端核心岗位薪资竞争力强,3-5年经验市场价35-65k。

职位详情

关于这个职位

该职位负责小红书AI创新业务的后端核心功能设计与开发,与产品、设计、客户端团队紧密协作,交付稳定高性能的服务,并利用AI Coding工具实现闭环开发流程

适合有3年以上后端经验、对AI技术有浓厚兴趣的工程师

最低要求

本科及以上学历,计算机相关专业,具备3年以上服务端开发经验

精通Java/Golang/C++/Python 等后端编程语言
在生产环境中有数据库/中间件/网关/消息服务等模块的充足经验
具备良好的后端架构能力,对于分布式/并发/线上监控/容器化等有充分的了解
具备良好的沟通能力和团队合作精神,有较强的责任心和主动性
对 AI 产品和技术(如 Agent)有浓厚兴趣,愿意了解和钻研相关的业务和技术知识

工作职责

负责 AI 创新业务后端的核心功能设计与开发,支持业务快速迭代上线

与产品,设计,客户端团队紧密合作,交付稳定&高性能的后端服务
搭建稳定高效的后端服务架构,建立横向的后端服务能力
利用 AI Coding 工具,实现闭环的 AI Coding 开发流程,涵盖需求拆解,开发,测试,发布等

优先资格

有前端(react/vue),客户端等跨职能开发经验

对 AI vibe coding 有一定的了解和实践
对于 AI Agent 相关的知识有过探索和实践(包括但不限于 MCP/A2A等)

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 参与前沿的AI原生应用开发,技术栈新且热门,积累AI Coding与Agent实战经验
  • 小红书作为大型互联网平台,平台资源丰富,业务增长快,个人影响力大
  • 薪资待遇优厚,大厂福利完善,职业发展空间广阔
  • AI技术迭代快,需要持续学习并保持对新工具和框架的敏感度
  • 业务要求快速迭代,工作节奏可能较快,需要具备较强的抗压能力
  • 跨团队协作要求高,沟通成本不低
  • 适合有3-5年后端经验、对AI充满热情、愿意主动钻研新技术、期望在AI应用领域深耕的工程师

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 技术方向:后端工程师 → 高级工程师 → 架构师,深入AI与后端融合领域
  • 管理方向:技术专家 → 技术负责人 → 团队经理,带团队负责AI业务线
  • 横向扩展:可向AI应用全栈、AI产品经理或AI infra方向拓展
  • 设计和开发AI创新业务的后端核心功能,包括数据流、接口和系统架构
  • 与产品、设计、客户端团队紧密配合,确保功能快速上线并稳定运行
  • 搭建高效的后端服务架构,并建立统一的后端服务能力
  • 使用AI Coding工具实现从需求拆解到测试发布的闭环开发流程
  • 精通至少一种后端编程语言(Java/Golang/C++/Python),并具备3年以上服务端开发经验
  • 扎实的数据库、中间件、网关、消息服务等生产环境使用经验
  • 熟悉分布式系统、并发处理、线上监控和容器化技术,具备良好的架构设计能力
  • 对AI产品和技术(如Agent)有浓厚兴趣,愿意主动学习和应用

申请策略

  • 建议在求职信中表达对AI技术趋势的理解以及为何想加入小红书AI团队
  • 提前了解小红书的AI产品方向(如AI搜索、内容理解等),在面试中展现兴趣和思考
  • 突出后端开发项目经验,尤其是分布式系统、高并发或微服务架构的实际案例
  • 强调对AI技术的理解和实践,例如使用过AI Coding工具、参与过Agent或LLM相关项目
  • 如果具备跨职能开发经验(前端或客户端),务必在简历中提及
  • 展示良好的沟通和团队协作能力,可用具体项目经历佐证
  • 学习并上手AI Coding工具(如GitHub Copilot、Cursor等),掌握AI辅助开发的最佳实践
  • 了解AI Agent相关框架(如MCP、A2A),尝试搭建简单的Agent应用

面试指南

  • 用STAR原则(情景-任务-行动-结果)描述项目经验,突出技术挑战和解决方案
  • 对于开放性问题,先阐述核心概念,再结合自己的实践经验或学习理解,最后给出个人思考
  • 对于架构设计题,从需求分析、技术选型、模块划分、容错机制、监控部署等维度展开
  • 请介绍一个你主导设计的高并发后端系统,如何保证稳定性和可扩展性?
  • 你对AI Coding工具有哪些使用经验?如何看待它们对开发流程的影响?
  • 如果你要设计一个AI Agent的后端服务,你会考虑哪些关键模块和架构?
  • 分布式系统中如何处理数据一致性问题?请举例说明
  • 你如何理解“AI native”应用?与传统后端开发有什么不同?

匹配度报告

72
综合匹配度

AI大厂核心岗位,前沿技术栈与高成长性,但工作地点固定且工作强度可能较高。

适合人群
最看重技术成长和AI前沿探索的求职者,愿意接受一线城市高强度工作的挑战。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展92
工作生活45
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

大厂核心岗位,薪资竞争力强,但JD未明确福利细节,综合评分偏高。

薪资信号未披露(AI估算:35K-65K/月)

成长发展匹配

92较高

前沿AI技术栈,大型分布式系统实践,成长空间极大,发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、Agent、MCP、A2A、分布式系统、容器化
业务类型profit_center

工作生活匹配

45较低

一线城市核心区域办公,未提及远程或WLB,工作强度可能较大,生活化动机满足度低。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AI行业高速增长,技术创新性强,社会影响力中性,意义感动机有一定满足。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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